基于特征加权的快速压缩感知目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 目标跟踪研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内外跟踪技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪的分类 | 第13-15页 |
| 1.2.3 目标跟踪所面临的挑战 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 压缩感知理论及压缩跟踪 | 第19-29页 |
| 2.1 压缩感知理论简介 | 第19-20页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第20-22页 |
| 2.3 观测矩阵的设计与分类 | 第22-24页 |
| 2.3.1 观测矩阵的设计 | 第22-24页 |
| 2.3.2 常用观测矩阵的分类 | 第24页 |
| 2.4 信号重构 | 第24-27页 |
| 2.5 压缩感知跟踪 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 特征加权的压缩感知跟踪 | 第29-40页 |
| 3.1 本文的跟踪流程 | 第29-30页 |
| 3.2 自适应加权提取特征 | 第30-34页 |
| 3.2.1 模板的选取 | 第30-31页 |
| 3.2.2 自适应加权策略 | 第31-33页 |
| 3.2.3 压缩理论降维 | 第33-34页 |
| 3.3 相似性度量机制 | 第34-37页 |
| 3.3.1 贝叶斯分类器的创建与更新 | 第34-35页 |
| 3.3.2 相似性度量 | 第35-36页 |
| 3.3.3 跟踪 | 第36-37页 |
| 3.4 算法流程 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 实验结果分析与对比 | 第40-52页 |
| 4.1 实验环境及数据集选取 | 第40-41页 |
| 4.2 定性对比分析 | 第41-47页 |
| 4.3 定量对比分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 个人简介 | 第60页 |
